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毕业论文-基于数据驱动的交叉口交通控制典型应用分析，共95页，38009字
中文摘要
交通系统是一个复杂的非线性时变系统，尽管目前已经存在很多的传统控制
方法，但由于需要依赖于简化后的交通系统数学模型，传统控制方法往往很难实
现最优控制。数据驱动控制理论与方法不需要已知受控过程的数学模型，在一些
控制系统中发挥着重要的作用。由于交通系统的复杂性和特殊性，大多数数据驱
动控制方法还没有应用到该类复杂系统的控制领域中。
本文以交通信号系统为被控对象，重点分析同时扰动随机逼近（Simultaneous
Perturbation Stochastic Approximation，SPSA），迭代反馈整定（Iterative Feedback
Tuning，IFT），无模型自适应控制（Model Free Adaptive Control，MFAC），虚拟
参考反馈整定（Virtual Reference Feedback Tuning，VRFT），迭代学习控制等数据
驱动算法，总结算法特性和适用范围，考察以交通信号系统为被控对象的应用情
况，尝试设计各个算法的控制器结构，并相应分析各种假想的控制器结构在应用
过程中可能存在的问题。
在此基础上，本文以单路口为研究对象，利用迭代学习控制和模糊理论的核
心思想，设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器，使交叉口的通行能力得
到显著提升。信号控制的关键规则采用模糊迭代控制理论，通过迭代学习使得信
号控制策略适应交通流的不断变化，通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和
随机性，从而避免对复杂交通信号系统的建模，发挥了数据驱动对无模型系统的
控制优势。
最后，使用基于 VISSIM 的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证。通
过设计基于.NET 程序语言的二次开发的交通仿真平台，将控制算法嵌入平台中,
并通过仿真得到控制算法的实时控制效果和统计数据。根据实际道路数据的仿真
结果表明，基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感
应控制。
关键词：数据驱动；路口信号控制；迭代学习；模糊控制；自适应控制

ABSTRACT
Traffic system is a complex nonlinear time varying systems; although many kinds
of the traditional control methods have been applied, these methods, which mostly rely
on the simplified math models of traffic systems, are often difficult to achieve optimal
control. Data-driven control theories are known for needless of mathematical model of
controlled system，which made them useful in some kinds of traditional control
systems. However, only a few of them have been successfully applied in the field of
complex system control.
In this paper, an attention to the traffic signal system as the controlled object is
paid, and the characteristics and application of the existed data-driven control methods
such as SPSA, IFT, MFAC and VRFT is analyzed. Further, the possible form of the
controllers in data-driven traffic control is explored; some potential problems in the
future application are discussed.
On this basis, taking the traffic signal control system as a plant system, the idea of
ILC and fuzzy logic are introduced to design an adaptive data-driven traffic signal
controller in order to improve the capacity of the intersection. The key rule of the
signal control logic is described by fuzzy iterative theory; the control strategy can
adapt itself to the changing of traffic flow by iterative learning and handle the
uncertainty and randomness in traffic system by fuzzy logic, so as to avoid the
modeling of complex transport system and take advantages of data-driven on
non-model control.
Finally, the proposed method has been testified to be applicable and effective
based on the simulation results by VISSIM, which is secondary developed by .NET.
The result of the simulation indicates that the effect of the proposed method is better
than the fixed and actuated control approaches.
Keywords：data-driven; intersection signal control; iterative learning; fuzzy;
adaptive control

目录
第 1 章
引 言 .1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状 3
1.2.1 城市交通系统概述 .......3
1.2.2 数据驱动算法概述 .......3
1.2.3 数据驱动在交通控制应用中的问题 .......4
1.3 研究内容概述 ......5
第 2 章 数据驱动理论在交通信号控制中的应用研究 ....6
2.1 研究概述 6
2.2 数据驱动特点分析 ...........7
2.3 交通信号系统的等效与分析 .........9
2.4 数据驱动方法在交通信号控制器设计中的应用探讨 .........10
2.4.1 同步扰动随机逼近（ Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation， SPSA） .....10
2.4.2 迭代反馈调节控制（ Iterative Feed-back Tuning， IFT） ............12
2.4.3 无模型自适应控制（ Model Free Adaptive Control， MFAC） ...15
2.4.4 虚拟参考反馈调节（ Virtual Reference Feedback Tuning， VRFT）.....17
2.4.5 迭代学习控制算法（ Iterative Learning Control， ILC） 19
2.5 数据驱动方法在交通信号控制中应用的潜在问题 20
2.6 本章小结 ...........22
第 3 章 基于迭代学习方法的自适应交通信号灯控制 ..23
3.1 控制算法概述 ....23
3.2 控制算法原理 ....23
3.3 交通检测器安装及参数配置 .......24
3.4 控制算法流程 ....26
3.4.2 性能评价模块 ............27
3.4.3 迭代优化模块 ............27
3.5 本章小结 ...........30
第 4 章 交通信号灯控制仿真平台的搭建与验证 ..........31
4.1 仿真平台概述 ....31
4.2 仿真平台架构 ....31
4.3 仿真平台功能 ....33
4.3.1 用户交互图形界面 .....33
4.3.2 VISSIM 连接 ..39
4.3.3 信号控制算法核心 .....44
4.4 算法仿真结果与分析 ......46
4.5 本章小结 ...........52
第 5 章 结论与展望 ...53
插图索引 ........55
表格索引 ........57
参考文献 ........58
在学期间参加课题的研究成果 .60
致 谢 .61
声 明 .62
附录 A 外文资料的书面翻译 ...63
附录 B 算法语言程序设计 .......76